新工科“數字圖像處理”課程教學改革研究

張 磊，許 淼

(1.長江大學 電子信息學院，湖北 荊州 434000；2.長江大學 檔案館，湖北 荊州 434000)

0 引言

數字圖像處理技術是當今信息科學的熱點研究方向，被廣泛應用于生物醫學、工業檢測、智慧農業、智能交通和航空航天等領域[1]。“數字圖像處理”是一門核心專業必修課，具有理論性強、實踐性高等特點。一方面，人工智能成為未來社會發展的必然趨勢，各個高校都在如火如荼地大力建設人工智能專業，而數字圖像處理技術作為人工智能領域中的一個重要分支，將為學生提供進一步深造的研究方向。另一方面，數字圖像處理技術憑借著廣闊的應用前景為學生提供了良好的就業機會。特別是隨著“新工科”概念的提出，各個高校強調理論教學、實驗教學和科學研究為一體[2]，把學生培養成基礎理論扎實、實踐能力強、創新思維高等復合型工程技術人才，作為電子信息類專業的人才培養導向。在“新工科”背景下，如何提高“數字圖像處理”課程的教學質量，提升學生的理論基礎、實踐能力和創新能力，適應新工科建設的人才培養目標，成為亟須解決的新問題。

1 課程教學現狀及存在的問題

目前，“數字圖像處理”課程一般采用理論教學與實驗教學相結合的傳統教學模式，其主要特征表現為教師授課、學生聽課。然而傳統單一的教學方法和手段往往枯燥乏味，理論學習也較為抽象生澀及缺乏實際的應用案例，致使學生難以牢固而深入地掌握基礎理論方法，從而抑制了學生的學習熱情，進而又束縛了學生創造性思維的開發。因此，探索一種符合新工科要求的優良教學模式，促使學生樂意學易于學并學以致用，顯得尤為急迫[3]。文章以講授“數字圖像處理”數年的經驗，分析總結出該課程當前主要存在以下問題。

(1)學生的學習興趣需要進一步激發。數字圖像處理技術的數學理論基礎較高，一些算法中的公式多而繁雜、難以理解，而傳統教學偏重理論公式的講解，教學內容也相對抽象，學生勢必產生畏難學習心理，學習主動性和積極性都不高。

(2)理論算法的講解需要進一步形象生動。數字圖像處理技術涉及的算法廣泛，對理論基礎要求很高。教師需要進行知識關聯，巧用形象的比喻，設計生動的課件，促進學生深入的理解理論算法本質。

(3)實踐能力有待進一步加強。通常情況下“數字圖像處理”課程的教學注重理論講解和簡單的編程實驗，缺少對學生科研項目實踐和社會實踐的考慮，學生雖了解了基本的理論算法，但不能有效地將所學知識用于解決實際問題。

(4)創新型新算法有待進一步豐富。對于新工科高校學生的培養，其目標不僅是需要培養出能解決實際問題的工程師，還需要具備與時俱進的創新型能力[4]。因此教學過程中需要結合科技前沿和社會需求，提升學生利用創新型思維和新興算法高效解決問題的能力。

(5)考核方式有待進一步完善。一般課程考核都采用閉卷考試或大作業的形式。以上方式忽略了過程考核，學生缺乏學習積極性，并存在考前或課前突擊的現象，在很大程度上不能客觀全面地反映學生學習的掌握情況。

2 課程教學改革探究

2.1 “自主化+共享化+互動化”三位一體的教學模式

(1)促進學習能力自主化。為提高學生自身在課堂教學中的主體地位，可定期組織學生走上講臺匯報學習內容分享學習經驗，或者創建學習興趣小組，采用小組討論的方式讓學生在緊張活潑的氛圍中自主完成相關內容的學習，其中，老師起著引導和輔助作用(見圖1)。

圖1 “數字圖像處理”課程改革模式

(2)實現學習資源共享化。教師可以創建相關網絡平臺，如QQ群、微信群、微博、課程門戶等，鼓勵學生加入并積極建立學習資料庫，從而實現學習資源共享，有益于老師、學生之間的充分交流，共同學習共同進步。

(3)提高教學過程互動化。老師可以激勵學生將課程所學或興趣愛好設計成作品在相關網絡平臺進行展示和交流，一方面能夠借助互聯網思維創新傳統學習方式，激發個人的學習興趣；另一方面可以在與老師或同學的互動中汲取建議，進一步完善設計作品，從而提升個人實踐能力。

2.2 “理論+實踐+創新”三位一體的教學內容

(1)基礎理論實際化。“數字圖像處理”涉及的理論較多而且過于抽象，學生難以理解且學習熱情不高，可通過大量實際生活案例[5]，講解相關基礎理論，促進學生理解抽象的概念，降低理論學習的難度。例如，講解直方圖均衡化的過程中，可以利用手機拍照采集較為昏暗或較為明亮的照片，再利用相關理論來做處理以改善圖像的質量。

(2)實驗設計項目化。目前，課程的實驗環節往往是學生按照事先編制好的實驗指導書，完成某一方法，各個實驗之間缺乏連貫性，學生的主觀能動性有待加強。為改善實驗內容提高學習效果，可選擇實際生活中的應用，采用項目化實驗教學模式[6]，將項目分解成不同實驗子項目，從而進一步激發學生的學習興趣，提高解決實際問題的能力。例如，可以設計簡單的人臉識別系統、指紋識別系統等，將其分解為預處理、圖像分割、圖像識別等子項目。

(3)教學內容創新化。目前開設的“數字圖像處理”課程一般只講授傳統算法，如圖像變換、空域濾波、頻域濾波、圖像分割等。而當前人工智能技術方興未艾，在數字圖像處理領域有著十分廣泛的應用，如基于深度學習方法的目標識別、行人檢測、圖像分類等[7]。為此，可以在教學過程中引入一些前沿科技，幫助學生開闊視野，緊跟時代發展需求。

2.3 優化課程考核評價體系

(1)多元化課后作業。課后習題往往千篇一律，學生直接照搬書本知識而不知其實質，并且經常會出現作業抄襲的現象，很難客觀地評價學生的實際能力。為適應新工科對學生綜合素質的要求，需要豐富課后習題的類型，可以讓學生解決自己感興趣的實際問題，或者積極申報校內外各類創新實踐項目等[8]，提升自身實踐能力和綜合素質。

(2)創新化考核評價機制。現有課程考核多采用閉卷考試的方式，常規的填空題、選擇題和計算類題往往無法真正衡量學生的實際能力，所以可考慮增加項目規劃、項目設計、案例分析等開放性題型，提高學生的開放性和創造性能力，達到學有所用、學以致用的目標。

3 結語

文章分析了“數字圖像處理”課程的教學現狀及問題，探究了新工科背景下“數字圖像處理”課程的教學模式、教學內容和課程評價機制。提出自主化-共享化-互動化三位一體教學模式、理論-實踐-創新三位一體教學內容，創新課程考核評價體系，可以為高校“數字圖像處理”課程教學改革提供參考。